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目录
变量注释表
1 绪论
1.1 课题来源和意义
1.2 齿轮故障诊断技术研究背景与现状
1.3 论文研究内容和章节安排
2 基于改进局部均值分解的信号预处理方法研究
2.1 引言
2.2 局部均值分解方法
2.3 LMD方法的不足及其改进措施
2.4 仿真实验验证
2.5 本章小结
3 振动信号降噪处理与敏感特征提取分析
3.1 引言
3.2 奇异值分解方法
3.3 奇异值能量差分谱理论及有效奇异值选择方法
3.4 多尺度样本熵特征信息提取
3.5 基于 LMD 和奇异值能量差分谱的降噪及特征提取研究
3.6 本章小结
4 基于隐马尔科夫模型的模式识别方法研究
4.1 引言
4.2 HMM介绍
4.3 DHMM理论在齿轮故障状态识别中的应用
4.4 基于LMD和DHMM的行星齿轮故障诊断的实现
4.5 本章小结
5 行星齿轮故障智能诊断系统研究
5.1 引言
5.2 软件开发工具介绍
5.3 系统总体方案设计
5.4 各模块调试结果
5.5 本章小结
6 结论和展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
作者简历
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